Deep Learning-Based Analysis of Emotional Posture in Chinese Literary Works
Notice bibliographique
Résumé
In order to help readers analyze the emotions covered in Chinese literature and assist them in reading classic Chinese literature.In this paper, we propose a cross-granularity text sentiment analysis model based on interactive attention.Firstly, we carry out the preparation work for text processing of Chinese literary works, and for the shortcomings of the original word vector representation model that lacks the ability to distinguish text weights, we improve the TF-IDF algorithm in terms of weight imbalance of similar corpus, and combine the TF-IDF algorithm with the Word2vec word vector transformation model to enhance the weight of keyword vectors.A cross-granularity text sentiment analysis model based on Interactive Attention Network is proposed, in which the Interactive Attention Network is responsible for receiving the feature vectors encoded by RoBERTa and Word2vec respectively, capturing the bidirectional semantic information of long and difficult sentences.The sentiment analysis model in this paper has different degrees of accuracy and MF1 values on three different datasets.The method is able to provide a better sentiment visualization of some of the story lines of the classic Chinese literary work "Home", and it can accurately capture the emotional relationships in Chinese literature, which helps to assist readers in reading Chinese literary classics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».